几天前，SpaceX和特斯拉正式公布Terafab的建设计划。

这座位于美国得州的超级芯片工厂，将获得168亿美元初始投资，未来目标是成为支撑特斯拉机器人、自动驾驶以及SpaceX AI基础设施的计算底座。

过去十几年，马斯克通过SpaceX证明了私人企业也能挑战传统航天工业。而现在，Terafab把目标对准了另一片艰难的领域：半导体制造。

对马斯克而言，建造一座晶圆厂，资金是最不值一提的难点。

一座先进晶圆厂真正棘手的地方，在于如何把复杂的制程、设备和工程流程整合起来，让芯片从设计图走向稳定量产。

在Terafab正式公布之前，特斯拉已经开始组建一支围绕半导体制造能力的团。其中最受关注的一名成员，是一位清华出身、拥有英特尔近18年行业经验的工程老兵。

他的名字叫Gary Jiang。

2026年6月，Gary Jiang加入特斯拉，成为了目前公开披露的Terafab项目首批核心领导成员之一。

01

谁是Gary Jiang？

关于Gary Jiang，公开资料并不多。

但能够查到的信息，刚好勾勒出一个典型的半导体制造工程师路径。

领英资料显示，Gary Jiang拥有中国和美国两段材料科学教育背景：本科和硕士毕业于清华大学，随后赴俄亥俄州立大学攻读博士。

1990年，Gary Jiang进入清华大学材料科学专业学习。在那个年代，材料科学更多承担的是工业基础研究和制造工艺支撑的角色。

但几十年后，这条路径最终连接到了AI时代最重要的基础设施之一：半导体制造。

清华材料科学训练，培养了他对材料与制造工艺的理解；美国材料科学博士阶段，则让他进一步进入先进材料研究体系。

毕业后，他没有直接进入芯片设计领域，而是从半导体制造产业链的设备与工艺环节开始积累经验。

2000年，Gary Jiang加入半导体设备公司Rudolph Technologies，先后担任高级应用科学家和技术部门高级职员，累计工作约8年。

Rudolph Technologies并不直接制造芯片，它的主要业务是提供半导体检测、测量和工艺控制设备。

这段经历让Gary Jiang开始深入接触晶圆制造过程中的工艺控制、缺陷检测和良率提升问题。

2008年，他加入Intel，从设备和工艺应用领域进入先进制程晶圆厂体系。

在英特尔的近18年里，他从工程岗位逐步成长为晶圆厂管理者，先后参与过Fab 68新厂建设、Fab 32与Fab 12的工艺管理，以及英特尔亚利桑那晶圆厂的运营。

到2024年底，他进一步担任英特尔工厂经理，负责先进制程相关的工厂建设、技术转移和量产准备工作。

其中，最受关注的是他参与英特尔18A制程推进的经历。18A是英特尔重新挑战先进制程竞争的关键节点，而Gary Jiang负责的，是这一过程中从技术转移、设备安装到产线启动和量产准备等关键制造环节。

简单来说，他的职业经历始终围绕一个核心问题：

如何让一项先进半导体技术，最终变成一条能够稳定量产的晶圆产线。

一条先进制程产线，不是设备安装完成就能运转的。从厂房建设、光刻机部署，到工艺调试、良率爬坡，再到稳定量产，每一步都依赖大量经验积累。

而这正是特斯拉过去缺少的东西。

巧的是，Gary Jiang加入特斯拉的时间点，恰好处于Terafab与Intel合作逐渐明朗的阶段。

2026年4月，英特尔宣布加入Terafab项目，为这一由特斯拉、SpaceX推动的芯片制造计划提供制造能力支持。

马斯克此前透露，Terafab将采用英特尔的下一代14A制程——这是Intel继18A之后的下一个先进节点。

在这样的背景下，Gary Jiang的经历显得格外特殊：他参与过Intel 18A制造体系的搭建，如今又要推进Terafab的下一代芯片制造。

Wccftech等媒体分析认为，这段经历可能让他成为Terafab与英特尔之间的“桥梁”——他清楚先进制程导入过程中的工程难点和沟通方式。

而对马斯克来说，Gary Jiang正是他需要的那种人。

Terafab不缺提出宏大目标的人，缺的是知道如何把宏大目标落地的人。

02

Gary Jiang背后，马斯克想掌控AI时代的计算基础设施

Gary Jiang加入Terafab，不止是一次人才招聘。他的履历，恰好映出了马斯克对这座超级芯片工厂的真实期待。

Terafab不只是一家普通的芯片工厂，它要补齐的是马斯克AI版图最底层的一环：计算能力的生产能力。

过去几年，马斯克已经围绕AI时代布局了多个方向。

Tesla负责最贴近现实世界的AI应用：FSD芯片支撑自动驾驶系统，Optimus人形机器人依赖大量边缘计算。

SpaceX则正在从卫星互联网公司，向更广泛的空间计算基础设施延伸。

8月5日，SpaceX宣布将与英伟达合作，共同设计Starmind AI1卫星的计算系统。该卫星将搭载英伟达Rubin GPU和Vera CPU，使卫星具备数据中心级别的AI计算能力，并通过Starlink网络进行数据传输。

已并入SpaceX体系的xAI，同样需要持续扩张的计算资源来支撑大模型训练和推理。

这些业务看似分散，但最终都建立在同一个底层能力之上。而Terafab，正是连接这些业务的制造底座。

在进入晶圆制造之前，特斯拉其实已经尝试过另一条路：自己设计AI芯片，自己训练AI模型。

2019年，特斯拉启动Dojo项目，目标是为自动驾驶训练提供专用算力基础设施。马斯克多次强调，Dojo是实现自动驾驶的关键拼图——在他的设想中，特斯拉不仅要造车，还要掌握训练AI的计算平台。

2021年Tesla AI Day上，Dojo首次公开亮相。特斯拉展示了自研的D1训练芯片，计划通过大量芯片组合，构建一套专用AI训练系统。

但到了2025年，项目戛然而止。

据彭博社等媒体报道，特斯拉关闭了Dojo团队。项目负责人Peter Bannon离开公司，约20名核心成员加入新创公司DensityAI。

特斯拉自研AI训练计算体系的尝试，暂告一段落。

与此同时，Tesla开始更加依赖外部合作伙伴。

2025年7月，Tesla与三星签署价值约165亿美元的AI6芯片代工协议，由三星负责生产下一代AI6芯片，合作预计持续至2033年。台积电也继续承担部分Tesla芯片生产任务。

对于大多数芯片公司而言，这是一条成熟路线：自己负责芯片设计，将制造交给拥有先进晶圆厂经验的代工企业。

事实上，过去几十年的半导体产业分工，本质就是建立在这种模式之上。

但对马斯克而言，代工从来不是答案——他信奉的是垂直整合，而非采购。

几个月后，马斯克重振旗鼓，把目标推向了更深的一层：从设计芯片，到掌握制造芯片的能力。

2026年1月底，马斯克在财报电话会上首次提出Terafab计划，表示特斯拉需要建立自己的大规模芯片制造能力。

3月21日，Terafab项目正式公布；

4月，Intel宣布成为项目合作方，提供14A制程相关支持；

6月底，Gary Jiang加入特斯拉，负责Terafab相关制造工作。

8月6日，SpaceX和Tesla正式公布Terafab建设计划。

这座超级芯片工厂位于美国得州Grimes County，首期投资规模为168亿美元。

按照规划，Terafab未来将整合芯片制造、封装和测试能力，并服务Tesla自动驾驶、机器人以及SpaceX相关AI计算需求。

对马斯克来说，这从来不是“建一座晶圆厂”那么简单。

他试图打造的是一个围绕自身AI业务的计算基础设施中心。

03

168亿美元之后，Terafab距离现实还有多远？

8月6日公布的168亿美元首期投资，让Terafab第一次从一个宏大设想变成了一个有明确地点和资金支持的项目。

但这个数字也引出了一个更根本的问题：Terafab究竟要建多大？

外界此前看到过两个完全不同的数字：一份约550亿美元的阶段性投资计划，以及最高1190亿美元的多阶段扩建规模。而168亿美元，只是目前确认的第一阶段投入。

从规划来看，Terafab的目标非常激进。项目位于得州Grimes County，规划制造空间超过1亿平方英尺，将整合芯片制造、封装和测试，同时面向Tesla汽车、Optimus机器人，以及SpaceX的未来高性能计算需求。

马斯克曾提出，Tesla和SpaceX未来对计算能力的需求将超过1太瓦。但这个数字并不是传统意义上的用电规模，而是马斯克对未来计算需求规模的描述。

至于这一目标对应的芯片类型、晶圆产能、制程组合，以及如何通过一座晶圆厂实现——暂时还无法从公开信息里找到答案。

无论如何，这些数字确实能体现出马斯克的野心。

马斯克过去最擅长的事，就是闯入那些被认为“不可能”的领域。

SpaceX重塑了火箭发射，特斯拉改写了电动车产业，他的方法论也一脉相承：通过垂直整合，把原本依赖外部供应链的核心能力，逐步攥回自己手里。

但半导体制造，有着完全不同的规律。

一座先进晶圆厂，不只是一栋厂房加一批设备，它背后是一套长年累月才能养成的制造体系：稳定的供应链、经验丰富的工程团队、成熟的工艺流程，以及经年累月优化才能爬上去的良率。

这些能力，很难通过资本投入快速复制。

过去十年，全球半导体行业已经投入数千亿美元建设新的晶圆制造基地。

但事实证明，即使是英特尔、台积电、三星这样的半导体巨头，新建先进晶圆厂也远比想象中困难。

英特尔俄亥俄州项目2022年宣布，200亿美元砸进去，原计划2025年投产，如今拖到2030至2031年；台积电亚利桑那州工厂2020年动工，120亿美元，原计划2024年量产，因工人和设备问题推迟到2025年；三星得州工厂2021年开工，170亿美元，原计划2024年运营，推到2026年。

三家巨头，没有一家按期交卷。

说到底，建先进晶圆厂的难处不在于钱。在于怎么把那些钱，变成一条能稳定运行的产线。

而Terafab面对的难度，可能更高。

它不只是建一座晶圆厂，还要整合芯片制造、封装、测试，以及面向Tesla、SpaceX等业务的定制化需求。首期投资168亿美元，未来完全扩建后，规模可能达到数百亿美元。

这也是Gary Jiang加入Terafab的意义所在：他能在最早期的阶段帮上忙——怎么建厂、怎么导入制程、怎么让产线转起来。他有这方面的经验。

但一座晶圆厂最终能跑起来，靠的不是某一个工程师。

即使有经验丰富的Fab管理者坐镇，依然需要整个半导体生态托底：设备、材料、工艺、工程团队，以及那些年复一年才能养出来的制造经验。

现在的Terafab早已不只是一个概念，它有了明确地点、投资规模、合作伙伴，也有了Gary Jiang这样的制造负责人。

但从一张蓝图，到一座能够稳定生产先进芯片的晶圆厂，中间还有相当漫长的距离。

马斯克曾经证明，工程整合可以改变传统行业。

而Terafab真正要回答的问题是：

马斯克能用SpaceX的方法，造出下一座台积电吗？